dataframe取特定几行
时间: 2023-05-27 07:08:02 浏览: 73
要从DataFrame中选择特定的行,可以使用以下方法:
1. 使用loc方法
loc方法允许您按标签选择行。例如,要选择第1行和第3行,可以使用以下代码:
```python
df.loc[[1, 3]]
```
2. 使用iloc方法
iloc方法允许您按整数位置选择行。例如,要选择第1行和第3行,可以使用以下代码:
```python
df.iloc[[0, 2]]
```
3. 使用head方法和tail方法
head方法和tail方法允许您选择前几行或后几行。例如,要选择前3行,可以使用以下代码:
```python
df.head(3)
```
4. 使用query方法
query方法允许您按条件选择行。例如,要选择“Age”列大于30的行,可以使用以下代码:
```python
df.query('Age > 30')
```
相关问题
dataframe取特定几行求和
你可以使用 pandas 库中的 iloc 方法来选择特定的行,并对它们进行求和。例如,假设你有一个名为 df 的 DataFrame,它有5列和10行,你想要对第2行到第4行进行求和,你可以像这样编写代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20],
'E': [21, 22, 23, 24, 25]})
# 选择第2行到第4行,并对它们进行求和
sum_of_rows_2_to_4 = df.iloc[1:4].sum()
print(sum_of_rows_2_to_4)
```
这将输出以下结果:
```
A 9
B 24
C 39
D 54
E 69
dtype: int64
```
在这个例子中,我们使用 iloc 方法选择了第2行到第4行,并对它们进行了求和。请注意,我们在 iloc 方法中使用的索引是 Python 风格的索引,也就是说,第一个元素的索引为 0,而不是 1。因此,选取第2行到第4行的语法是 `df.iloc[1:4]`,而不是 `df.iloc[2:5]`。
dataframe选取特定几行特定几列范围内的数据,并形成一个新的dataframe
可以使用Pandas中的.loc方法来选取特定行和列的数据,并形成一个新的DataFrame。例如,假设我们有一个名为df的DataFrame,我们想选取第1到3行和第2到4列的数据,可以使用如下代码:
```python
new_df = df.loc[1:3, 'column2':'column4']
```
其中1:3表示选取第1到3行的数据,'column2':'column4'表示选取第2到4列的数据,注意这里选取的是列名而不是列索引。
最后将选取的数据赋值给一个新的DataFrame,即可得到我们想要的结果。